Full motion video data is the most effective data type that transmits information in multimedia enviornment. VOD service is system that uses network to transmit full motion video data interactively. Therefore VOD service system must satisfy the following requirements. First, it should transmit high quality full motion video. Second, it should be able to control a large quantity of full motion video. Third, a user should be able to retrieve the full motion vide effectively. However the existing VOD service system is established based n file system that not only does it have disadvantages in managment such as transaction control but also it is not suitable for distributed multimedia environment. The goal of this research is to build a VOD service system that provides high-quality full motion video assuming information retrieval. In order to mainly search video data's bibliographical information and to manage related information, VOD service system and DBMS system are to be closely related. Also, to transmit high quality full motion video data, we use MTP$^{TM}$(Media Transfer Protocol) developed by StarLight. MTP$^{TM}$ guarantees high bandwidth that is necessary to tansmit high quality full motion video data effectively. In other hand TCP/IP which is used for information search does not guarentee high bandwidth as that in MTP$^{TM}$. Therfore VOD service system that seraches information managed by DBMS and transmits requried full motion video data should control different kinds of protocol simultaneously. This paper describes the configuration of VODB system that has solved these problems, implementation and efficiency of data applied system.stem.
1990년대 이후 방송 기술의 눈부신 발전은 고선명 방송 서비스의 도입으로 가정에서의 고화질 방송 서비스 제공을 가능하게 하였을 뿐만 아니라, 이동 방송 서비스의 등장으로 고속으로 이동하는 차량에서도 방송 서비스를 즐길 수 있도록 하였다. Terrestrial Digital Multimedia Broadcasting (T-DMB) 기술은 이동 방송 서비스 제공을 위해 개발된 기술 중 성공적으로 상용화된 기술 중 하나이다. 고속 이동체에서의 안정적인 방송 수신 기능 외에 T-DMB의 기술적 혁신 중 주목할 만한 것으로는 MPEG-4 표준에 기반 한 시스템 프레임워크를 들 수 있다. 이는 장면 기술(Scene Description) 및 그래픽 객체 표현 언어인 Binary Format for Scene (BIFS)와 객체(object) 개념의 멀티미디어 구성 요소 표현 방식인 Object Descriptor (OD) 프레임워크를 통해 대화형 데이터 서비스를 제공할 수 있다. 그런데, T-DMB 대화형 데이터 서비스에는 두 가지 근본적인 제약 사항이 존재한다. 첫 번째 제약 사항은 대화형 서비스를 위한 그래픽 데이터는 비디오 화면을 벗어날 수 없어 항상 비디오 화면 위에 중첩되어 표현되어야 한다는 것이다. 두 번째 제약 사항은 양방향 서비스를 위한 데이터는 항상 방송망을 통해서만 전송되어야 한다는 것이다. 이러한 제약 사항은 단말의 위치 정보나 사용자의 특성 정보를 반영한 개인 맞춤형 서비스 제공의 제약조건이 되고 있다. 본 논문에서는 이러한 제약 사항을 극복하기 위해 기존방송망 및 무선 인터넷 망을 통해 각각 전송되는 장면 기술 정보 뿐만 아니라, 단말의 저장 장치에 저장된 장면 기술 정보를 활용하는 T-DMB 하이브리드 데이터 서비스 방식을 제안하고 기존 T-DMB 데이터 서비스와의 역호환성을 보장하는 하이브리드 BIFS 기술을 제안한다.
This paper presents a method for reliability analysis of the air-conditioner with service data. We explain how to acquire and analyze the service data and some problems in data analysis. We propose two procedures to analyze reliability of air-conditioner using operating time concept and predict the operating times by temperature and failure frequency. Finally, the prediction method for future service is studied by numerical example.
본 논문에서는 분산응용의 관점에서 네트워크 상에 응용을 구성하는 분산된 객체들을 효율적으로 관리하는 분산객체그룹 프레임워크를 기반으로 사용자 맞춤형 분산응용 서비스를 제공하는 프로액티브응용서비스엔진을 제안한다. 본 엔진은 물리계층, 미들웨어 계층, 응용 계층으로 구성되며, 사용자의 요청에 의해 하드웨어 기기로부터 수집된 데이터 및 응용을 구성하는 객체의 속성정보를 그룹으로 관리하는 그룹서비스와 수집된 데이터 및 객체에 대한 사용자의 권한별 접근을 관리하는 보안서비스, 수집된 데이터를 추출 및 가공하여 응용에 제공하는 필터링서비스, 과거의 데이터를 이용한 통계서비스, 수집된 데이터를 토대로 현재의 운영 상태를 진단하는 진단서비스, 통계서비스와 진단서비스를 통해 미래의 발생 가능한 상황을 예측하기 위한 예측서비스를 제공한다. 최종적으로 엔진이 제공하는 서비스의 수행성을 검증하기 위하여 유비쿼터스 농업 분야의 온실 자동제어 응용에 적용하여 결과를 확인했다.
Purpose - Considering that the governments' official statistics on the optimum scale of the domestic service industry will be crucial in future, this study's results will be used as an important benchmark to develop and verify the parameters in the government's official statistics. Research design, data, and methodology - To identify the appropriate scale of Korea's service industry and its adequacy, I have determined them through estimation using a regression method involving panel data analysis on the panel data of 30 OECD countries. Results - The regression coefficient provided indications of being non-linear. This means that a U-shaped curve relationship exists-that is, the level of the economic growth leverage decreases along with the service industry's growth up to the level of 70.9% in terms of the Korean service industry's adequacy; it increases along with the service industry's growth at a level higher than 70.9%. Conclusions - While the current proportion of the size of the service industry among all industries in Korea stands at 50.7%, its proper proportion estimated by a regression analysis was 70.9%.
One of the key success factors for the intelligent IT service which is characterized by personalization and automation, is to obtain relevant data from either sensors or data storage for reasoning, analyzing and forecasting. The availability of the open data sources such as public portal sites remarkably increases the efficiency and quality of the intelligent IT service. However, with the condition that not all data in the existing public or private sites are opened or have various types of openness, it prohibits the value of utilization. For these reasons, it is highly required to evaluate the extent of openness of data storage. However, there are only a few studies which explore the factors which affect the degree of data openness with respect to intelligent IT services. Hence, this study aims to propose an evaluation model including the indices to evaluate a process of opening data for the intelligent IT service from a viewpoint of data utilization process. The indices are applied to evaluate the actual multinational websites, which provide public data for verification. We also discuss the implications of the evaluation according to the results.
In this paper, we surveyed the service system disclosed by the government and self-governing province to analyze the status of IoT data service. Survey conditions were focused on data generated from objects such as sensors, OpenAPI that can utilize the generated data and data having a data update cycle of less than 1 month. As a result of the survey, the ratio of IoT data to data released by the government, self-governing province and the private sector was only 1.2%. Therefore, in order to increase the utilization with the development of IoT technology, a dedicated organization that can manage the IoT data service is needed.
E-Card Service for Child Nutrition Program is one of the main public policy services nowadays. In case of inconvenience during the use of the e-cards, it is recommended to cooperate with related organizations in order to promptly handle and provide guidance, and thoroughly manage child feeding service such as hygiene, nutrition and kindness etc. To do so, it is very important to provide food service that meets local actual conditions and children's needs in a cost effective manner for the underage who are worried about the poorly-fed by understanding the pattern of child feeding e-card service. Hence. this paper aims to investigate how child feeding e-card service efficiently provides meals according to the local situation and children's needs through big data analysis and to propose a method of identifying welfare conditions according to the purpose of service with actual application examples. The results suggest that, first of all, this study is able to judge appropriateness of public institution's policy in a timely and repetitive manner through non-standard data analysis such as Naver News and transaction data. Secondly, this paper proposes a multi-layered analysis framework, which performs online open data analysis to detect policy issues, visualizes retrieval and preprocessing of real data, and performs abnormal pattern recognition. These will be worthy of reference to other similar projects.
International journal of advanced smart convergence
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제6권3호
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pp.17-21
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2017
In this paper, the service execution accuracy was compared by ontology based rule inference method and machine learning method, and the amount of data at the point when the service execution accuracy of the machine learning method becomes equal to the service execution accuracy of the rule inference was found. The rule inference, which measures service execution accuracy and service execution accuracy using accumulated data and pattern matching on service results. And then machine learning method measures service execution accuracy using cross validation data. After creating a confusion matrix and measuring the accuracy of each service execution, the inference algorithm can be selected from the results.
There exist a number of studies pertaining to the determinants of customer satisfaction between low-cost and full-service carriers in the airline industry. Most studies measured service quality using SERVQUAL based on a survey method. This study offers a new perspective by employing a big data analytic approach using SNS data, which reflects the immediate response of customers as well as trends in real time. This study chose eight factors from TripAdvisor's customer review site as determinants of customer satisfaction and compared the differences between low-cost and full-service airlines. The factors analyzed were seat comfort, customer service, cleanliness, food and beverage, legroom, entertainment, value for money, and check-in and boarding. Additionally, ratings from domestic and foreign customers were compared. The findings show that customer service and value for money are significant factors in satisfaction with low-cost airlines while all variables except legroom and entertainment are significant for full-service airlines. The results show that SNS-based data and analysis of big data are important for improving decision-making effectiveness and increasing customer satisfaction in the airline industry.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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